推進可解釋性自然語言生成（NLG）：技術、挑戰和應用 原創
?結合XAI技術可以幫助開發人員改進模型，發現偏差，并確保可靠和公平的NLG應用程序。
自然語言生成（NLG）是從會話代理到內容創建等應用程序的核心。盡管取得了進步，但NLG系統經常像“黑匣子”一樣運行，讓開發人員和用戶對其決策過程摸不著頭腦。可解釋性人工智能（XAI）通過使NLG模型更具可解釋性和可控性有效地彌補了這一缺口。
本文探討了增強NLG系統透明度的實用技術和工具，提供了詳細的代碼片段和逐步的解釋，以指導開發人員理解和改進模型行為。要點包括注意力可視化、可控生成、特征歸因以及將可解釋性集成到工作流中。通過關注現實世界的例子，本文可以作為構建更具可解釋性的NLG系統的操作指南。?
可解釋性NLG簡介
?自然語言生成（NLG）使機器能夠生成連貫且適合上下文的文本，為聊天機器人、文檔摘要和創意寫作工具等應用程序提供了支持。雖然GPT、BERT和T5等強大的模型已經改變了NLG，但它們不透明的特性仍然給調試、問責制和用戶信任帶來了挑戰。
可解釋性人工智能（XAI）提供了工具和技術來揭示這些模型是如何做出決策的，使它們對開發人員和最終用戶來說是可訪問和可靠的。無論你是在訓練NLG模型還是對預訓練系統進行微調，XAI方法都可以通過提供有關“如何”以及“為什么”生成某些輸出的見解來增強你的工作流程。?
可解釋性NLG的技術
1.理解注意力機制
Transformer是大多數現代NLG模型的支柱，它在生成文本時依賴于注意力機制來關注輸入的相關部分。理解這些注意力權重可以幫助解釋為什么模型強調某些標記而不是其他標記。
例子：GPT-2中的注意力可視化
Python
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
from bertviz import head_view
# Load GPT-2 model and tokenizer
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2", output_attentions=True)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
# Input text
text = "The role of explainability in AI is crucial for ethical decision-making."
# Tokenize input
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
# Generate attentions
outputs = model(**inputs)
attentions = outputs.attentions # List of attention weights from all layers
# Visualize attention
head_view(attentions, tokenizer, text)
解釋
Bertviz庫提供了一個圖形界面，用于理解注意力如何在輸入令牌之間分布。例如，如果模型生成摘要，你可以分析它認為最重要的單詞。
2. 可控文本生成
可控性允許用戶通過指定基調、樣式或結構等參數來指導模型的輸出。像CTRL和GPT的微調版本這樣的模型都支持此功能。
示例：使用提示引導文本生成
Python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# Load GPT-Neo model
model_name = "EleutherAI/gpt-neo-2.7B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Define a prompt for controlling output style
prompt = (
"Write an inspiring conclusion to an academic paper: \n"
"In conclusion, the field of Explainable AI has the potential to..."
)
# Tokenize and generate text
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=100)
# Decode and display output
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
解釋
通過有效地構造提示，開發人員可以控制模型如何生成文本。在本例中，該模型調整其輸出以適應學術基調。
3. 使用SHAP進行特征歸因
?SHAP （SHapley Additive explanation）提供了有關輸入的哪些部分對生成的輸出貢獻最大的見解，幫助開發人員調試諸如偏差或不相關之類的問題。
示例：用于解釋生成文本的SHAP
Python
import shap
from transformers import pipeline
# Load a text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
# Define SHAP explainer
explainer = shap.Explainer(generator)
# Input text
prompt = "Explainable AI improves trust in automated systems by"
# Generate explanations
shap_values = explainer([prompt])
# Visualize explanations
shap.text_plot(shap_values)
解釋
SHAP突出顯示影響生成文本的單詞或短語，提供了一種分析模型焦點的方法。例如，你可能會發現某些關鍵字不成比例地驅動特定的基調或樣式。
4. 文本歸因的積分梯度
積分梯度（Integrated Gradient）通過集成從基線到輸入的梯度來量化每個輸入特征（例如，單詞或標記）的貢獻。
示例：分類任務的積分梯度
Python
from captum.attr import IntegratedGradients
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
# Load model and tokenizer
model_name = "textattack/bert-base-uncased-imdb"
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Input text
text = "Explainable AI has transformed how developers interact with machine learning models."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
# Compute Integrated Gradients
ig = IntegratedGradients(model)
attributions = ig.attribute(inputs['input_ids'], target=1)
# Visualize attributions
print("Integrated Gradients Attributions:", attributions)
解釋
積分梯度在分類任務中尤為有效，以幫助你了解哪些單詞會影響決策。這也可以擴展到令牌歸屬的文本生成任務。
5.逐層（Layer-Wise）注意力分析
有時，了解Transformer的各個層可以更深入地了解模型的行為。
示例：逐層提取注意力權重
Python
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
# Load BERT model and tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased", output_attentions=True)
# Input sentence
text = "Natural Language Generation depends heavily on transformer architectures."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
# Forward pass with attention
outputs = model(**inputs)
attention_weights = outputs.attentions # Attention weights for each layer
# Analyze specific layer
layer_3_attention = attention_weights[3].detach().numpy()
print("Attention weights from layer 3:", layer_3_attention)
解釋
?逐層分析使開發者能夠追蹤注意力在網絡中傳播時的演變情況。這對于調試或微調預訓練模型特別有用。
在工作流中集成可解釋性NLG
調試模型輸出
可解釋性工具，如SHAP和注意力可視化，可以幫助識別問題，如不相關的焦點或對輸入噪聲的敏感性。
提高數據集質量
歸因方法可以揭示對特定短語的偏見或過度依賴，指導數據集增強或管理。
建立用戶信任
?通過展示模型得到其輸出的方式，開發人員可以在最終用戶之間建立信任，特別是在高風險的應用程序中，如法律或醫學文本生成。
道德考慮因素
減少偏見
可解釋性方法可以暴露生成內容中的偏見，促使開發人員通過改進訓練數據集或公平性約束來解決這些問題。
防止錯誤信息
透明度確保用戶了解NLG系統的局限性，減少誤解或誤用的風險。
結語
可解釋性NLG彌合了強大的人工智能系統和用戶信任之間的缺口，使開發人員能夠更有信心地調試、優化和完善他們的模型。通過結合注意力可視化、可控生成和特征歸因等技術，我們可以創建不僅有效而且可解釋并符合道德標準的NLG系統。隨著這一領域的不斷發展，集成可解釋性將仍是構建可靠的、以人為中心的人工智能的核心。
原文標題：??Advancing Explainable Natural Language Generation (NLG): Techniques, Challenges, and Applications??，作者：Manasi Sharma
